【预先英文】预先提醒：广度数据的陷阱

和价格及成交量数据一样，广度数据可用于构建市场广度指标。在我讨论这些指标之前，请注意市场广度分析也存在自身的问题。正如成交量指数数据可能会被不恰当地运用，市场广度指标和交易所数据也存在一些问题。第一个问题和广度数据的构建有关。很多广度指标都是累积性的，这意味着它们是基于历史数据计算的，这就给涨跌线带来一个问题。股票指数和交易所都会不断地增加新股票，剔除旧股票。当一只股票被剔除的时候，一般是因为该公司已经达不到在交易所挂牌交易的基本要求，一般出现在公司正在倒闭，就要破产的时候。这种情况导致涨跌线的数据出现向下的偏差。上市公司的并购行为也会引发被收购公司的股价上涨得更高，通常情况下，这种上涨又会被收购公司的股价下跌所抵消。

一家即将破产的公司的股票会增加下跌线的股票数量，一旦一家公司破产，其股票就不再对市场指数产生影响。它不会再影响现在的指数，因为该股票已经从交易所退市，同时也会从指数成分股中剔除。但是，由于涨跌线是历史累积性质的，即使该股票当前已经退市，该股票退市前的表现仍然会反映在涨跌线中，这样就会使得涨跌线产生向下的偏差。为了避免受到这种向下偏差的影响，分析师会更注重最近时期的数据。

在市场广度分析中你应该意识到的一个类似问题是在交易所交易的股票数量是变化的。从长期来看，在交易所交易的股票数量有着显著向上的偏差，从而引起前后规模不一致的问题。汤姆·迈克科里兰认为，对此问题的解决方法之一是使用比率，而非原始值。例如，用涨跌比率来代替涨跌线。计算的方法是，从上涨的股票数量中减去下跌的股票数量，然后除以上涨和下跌股票的总数：

涨跌率

比率数据去掉了原始数据中可能出现的对实际情况的误读，从而使得我们能够在较长的时间段内能对市场状况作出更好的评估。我们也可以以其他广度数据，如新高、新低、上涨股票成交量和下跌股票成交量等，用同样的方法构建其他广度比率。同时，将数据表示为比率的另一个好处是便于不同证券交易所和不同指数之间的比较。转换为比率数据后，你就可以将纽约证券交易所、纳斯达克和标普500的指数进行比较。

涨跌线存在的另一个问题是十进位制。当涨跌线刚开始使用时，股票价格每次变动是以1/8美元为最小单位，这就意味着一只股票最少要涨跌12.5美分才能计入上涨或下跌的股票数量中去，也才会引起涨跌线的变化。1997年，游戏的规则发生了变化，股价最小变动单位降低到1/16美元，2001年规则又发生了变化，由十六进位制改为十进位制，这意味着股价变化进入了几美分的区间。现在，在十进制下，股价每次涨跌的最小单位仅为1美分。这样变化的结果是计人股价变化的股票数量多了，而股价不变的股票数量少了。更深一层次则意味着现在要推动市场上涨或下跌所需要的需求或供给比以前要少了。在实行股价变化十进制之前，要推动一只股票价格发生最小单位的变化所需的供给或需求压力是现在的6倍。很多人认为这样的变化使得市场更容易被人操纵。了解这一点之后，我们还是要知道目前绝大部分股票每天涨跌的程度都超过了6美分。

因此，虽然股价变化为十进位制会对构成广度指标的数据出现一点影响，也许是非常小的影响，但我们仍然很难确定股价变化的十进制对涨跌统计数据的实际影响。为了衡量这种影响，汤姆.迈克科里兰进行了一个检验。他比较了纽约证券交易所的所有股票：那些价格变化范图大于1/16美元的股票和那些价格变化范图在1/16美元之内的股票。他发现价格变化范图在1/16美元之内的股票涨跌情况大致和整体市场的涨跌线是一致的。因此，他的研究显示股价变化的十进制对广度统计数据的影响很小，这和我在前面的猜测是一致的。

我想讨论的广度统计数据存在的最后一个问题和证券交易所的交易工具有关。早期在证券交易所交易的都是上市公司，后来，其他金融工具在交易所逐渐出现，包括交易所交易的基金、封闭式基金、权益挂钩证券、房地产投资信托基金，以及优先股等。很多交易所交易的基金、权益挂钩证券和封闭式基金都由股票构成，从而导致重复统计。另外一些在交易所挂牌的证券则可能进行了套期保值或逆向操作，从而带来相反的影响。很多交易所交易的证券包含了债券，这就意味着这些证券的变化反映了债券的情况，而非股票的情况。同样，优先股的变化也是更多地反映了债券市场的情况，而非股票市场的情况，房地产投资信托基金则反映了房地产市场的情况。目前，在纽约证券交易所交易的证券中只有不到60%是美国国内的普通股。在写作本书的时候，在纽约证券交易所交易的证券中有58.8%是普通股，8.86%是封闭式债券基金，20.94%是优先股，11.37%被归类为“特殊证券”（权证、结构性产品以及其他产品）。

由于证券交易所交易的证券并非全部都是纯粹的股票，罗维尔研究公司知名的证券市场交易策略家保罗·戴斯蒙建议只使用由上市公司股票构成的市场广度统计数据。这样，就可以将非上市公司类的证券排除在统计数据之外，从而避免遇到像2001年秋天那种不利市场的状况。当时，尽管传统的交易所广度统计数据给出的是牛市讯号，但只包含纯粹上市公司股票的市场广度数据却发出市场可能下跌的警告。其他技术分析师，包括我自己，主要使用基于指数数据的广度统计数据，而非基于交易所数据。另一个更近一些的例子是2010年的累积涨跌线数据，2010年8月纽约证券交易所的涨跌线创出了新高，而当时无论是整体市场还是涨跌成交量线都远没有达到一个新的高度（见图18.3）。证券性质不同所带来的问题仅存在于交易所层面的数据上，股票指数不存在这个问题，因为股票指数一般仅仅包括上市公司的股票。

纽约证券交易所上涨股票数量和下跌股票数量

图18.3纽约证券交易所上涨股票数量和下跌股票数量

无论是理査德·阿姆斯还是汤姆.迈克科里兰，这两位知名的市场广度分析专家都认为市场中存在一些非普通股性质的证券不会严重影响数据的质量。当市场广度数据刚被引人到市场分析中时，普通股当时支付的股息大大高于现在的水平，使得当时股票对利率水平的敏感程度也大大高于现在。迈克科里兰先生分析到，由于大多数的非普通股证券对利率很敏感，将这些证券包含在内可以增加广度统计数据的预测能力。迈克科里兰进一步指出这些非普通股证券，例如优先股，更多的是由机构投资者拥有和交易的。因此，这些优先股就比普通股更能显示市场的流动性。基于这些发现，汤姆·迈克科里兰设计了一条由非普通股证券组成的涨跌线，他发现其表现类似于涨跌线，但波动要少一些。